Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Surgery is the elective treatment for chest wall sarcoma.Local recurrence, varies from 7% (Pairolero) to 52% (King), and is normally determined by an inadequate surgical exeresis.The goal of this paper is to de ne a preoperative approach to study tumor margins.Methods: 19 patients with a chest wall sarcoma were routinely submitted to an Rx, CT, MRI, total body scintigraphy, and US evaluation.US was always performed by the same person with a Siemens Sonoline Omnia, employing a probe 5-13 Mhz, and performing a color-doppler evaluation of the lesion.The scan was done with the patient lying in the surgical position.Tumor lateral margins were identi ed and a line was marked out at 4 cm (safe oncological margin).Results: Histologically all the surgical specimen removed following the US margins revealed wide exeresis (Enneking classication).On the contrary CT scan and MRI showed a 27% underestimation and a 18% overestimation respectively of the tumor lateral margins.CT and MRI correctly evaluated in 94% of patients deep margins.US detected one or more micronodules in 4 out of 5 patients with local recurrence.Histologically they were all sarcoma nodules (mean diameter 3 mm).18 patients were disease free at 24 months (4-9).One patient died due to cerebral and bone metastasis.Conclusions: US sensitivity (100%), speci city (98%), and accuracy (98%) in detecting chest wall involvement of lung cancer is well known since 10 years (Suzuki).Our results con rm the reliability of US also in the study of chest wall sarcomas super cial margins and micronodules.High-resolution Intravascular Ultrasonography To Assess Vesselinvasiveness Of Soft Tissue Sarcoma [
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,809 | 0,549 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».